Alltokens

Qwen: Qwen3 VL 235B A22B Instruct

QwenQwenОбновлено: 23 сентября 2025 г.

Qwen3 VL 235B A22B Instruct — это мощная мультимодальная модель с открытыми весами, объединяющая продвинутую генерацию текста с глубоким анализом изображений и видео. Благодаря огромному контекстному окну в 262 144 токена, она эффективно справляется с парсингом сложных документов, графиков и длинных видеопоследовательностей.

Использовать через API

Метрики

Вход

25 ₽/M

Выход

110 ₽/M

Контекст

262k tokens

Параметры

15

Релиз

23 сентября 2025 г.

Поддерживаемые параметры

frequency_penaltylogit_biasmax_tokensmin_ppresence_penaltyrepetition_penaltyresponse_formatseedstopstructured_outputstemperaturetool_choicetoolstop_ktop_p

Технический обзор

Qwen3-VL-235B-A22B Instruct — это мультимодальная модель с открытыми весами, объединяющая мощную генерацию текста с глубоким пониманием изображений и видео. Версия Instruct предназначена для решения широкого спектра визуально-языковых задач, включая ответы на вопросы по изображениям, парсинг документов, извлечение данных из графиков и таблиц, а также многоязычное распознавание текста. Модели этой серии отличаются качественным восприятием объектов реального и синтетического миров, пространственным пониманием в 2D и 3D форматах и способностью анализировать длинные визуальные последовательности, демонстрируя высокие результаты в тестах на логику и распознавание. Помимо анализа, Qwen3-VL поддерживает работу в режиме агента и использование внешних инструментов: модель способна выполнять сложные инструкции в диалогах с несколькими изображениями, сопоставлять текст с временными шкалами видео для точных запросов и управлять элементами графического интерфейса для автоматизации задач. Модель также поддерживает процессы визуального программирования, преобразуя эскизы или макеты в код и помогая в отладке интерфейсов, при этом сохраняя производительность в текстовых задачах на уровне флагманских языковых моделей Qwen3. Это делает Qwen3-VL подходящим решением для промышленного применения в таких областях, как ИИ для работы с документами, многоязычный OCR, поддержка ПО и интерфейсов, пространственные задачи и разработка визуально-языковых агентов.

Кодинг
Инструменты
Длинный контекст
Мультимодальность
Веб-автоматизация

Смежные подборки

Сравнение с похожими моделями

Модель

Для чего

Qwen3 VL 235B A22B Instruct — это мощная мультимодальная модель с открытыми весами, объединяющая продвинутую генерацию текста с глубоким анализом изображений и видео. Благодаря огромному контекстному окну в 262 144 токена, она эффективно справляется с парсингом сложных документов, графиков и длинных видеопоследовательностей.

Контекст

262k

Цена ₽

25 / 110

Для чего

Обе модели поддерживают мультимодальный ввод и ориентированы на эффективную работу с текстом и изображениями при сопоставимой производительности.

Контекст

262k

Цена ₽

19 / 75

Для чего

Являются сильными конкурентами в области Vision-Language моделей, предлагая продвинутые возможности визуального понимания и ответов на вопросы по изображениям.

Контекст

33k

Цена ₽

19 / 75

Для чего

Обе модели специализируются на мультимодальных задачах и демонстрируют высокую точность в распознавании визуального контента.

Контекст

131k

Цена ₽

18 / 70

Когда выбирать

  • Необходим глубокий анализ сложных визуальных данных, таких как таблицы, графики или техническая документация.
  • Требуется обработка длинных видеофайлов или работа с очень объемными текстовыми контекстами.
  • Нужна модель с открытыми весами, оптимизированная для задач визуального вопрос-ответ (VQA).

Когда не выбирать

  • Требуется максимально легкая и быстрая модель для простых текстовых чат-ботов без визуального ввода.
  • Задачи ограничены исключительно короткими текстовыми запросами без необходимости мультимодального анализа.
  • Необходима работа в условиях крайне ограниченных вычислительных ресурсов при локальном развертывании.

FAQ

МИРVisaMastercardСБП
AllTokens

© 2026 Alltokens. Все права защищены.

ИП Наумов Евгений Алексеевич · ИНН 434522560555 · ОГРНИП 324430000002724 · support@alltokens.ru